Cistanche deserticola — це зникаюча рослина, яка використовується в медицині та в їжу. Наша мета полягає в тому, щоб вивчити відмінності в метаболізмі між суцвіттями в нелікарських частинах і соковитими стеблами в лікарських частинах, щоб посилити застосування та розвиток нелікарських частин C. deserticola. Ми виконали метаболомічний аналіз за допомогою LC-ESI-MS/MS на суцвіттях і сукулентних стеблах трьох екотипів (солончато-лужні землі, луки та піщані землі) C. deserticola. Було ідентифіковано 391 загальний метаболіт у шести групах, з яких ізорамнетин О-гексозид (суцвіття) і розинідин О-гексозид (соковиті стебла) можна використовувати як хімічні маркери для розрізнення соковитих стебел і суцвіть. Порівнюючи метаболічні відмінності між трьома екотипами, ми виявили, що більшість різних метаболітів, пов’язаних із сольово-лужним стресом, були флавоноїдами. Зокрема, ми склали карту біосинтетичного шляху фенілетаноїдних глікозидів (PhG) і показали метаболічні відмінності в шести групах. Щоб краще зрозуміти фармакодинамічні механізми та мішені C. deserticola, ми відібрали 88 хімічних компонентів і 15 потенційних мішеней захворювання за допомогою молекулярного докінгу. Активні інгредієнти C. deserticola мають чудовий докувальний ефект щодо мішеней захворювань старіння, таких як остеопороз, судинні захворювання та атеросклероз. Щоб дослідити корисну цінність суцвіття, ми проаналізували молекулярний зв’язок унікальних флавоноїдних метаболітів у суцвітті з мішенями запалення. Результати показали, що хризоберил і цинарозид мали вищі бали для цілей запалення. Це дослідження забезпечує наукову основу для відкриття та індустріалізації ресурсної цінності нелікарських частин C. deserticola та реалізації сталого розвитку C. deserticola. Він також пропонує нову стратегію для вивчення ознак китайських трав.

Згідно з відповідними дослідженнями, цистанх — це звичайна трава, яку називають «чудодійною травою, що продовжує життя». Його основним компонентом є цистанозид, який має різні ефекти, такі як антиоксидантна, протизапальна та стимуляція імунної функції. Механізм між цистанхою та відбілюванням шкіри полягає в антиоксидантній дії глікозидів цистанхи. Меланін у шкірі людини утворюється шляхом окислення тирозину, яке каталізується тирозиназою, і реакція окислення вимагає участі кисню, тому безкисневі радикали в організмі стають важливим фактором, що впливає на виробництво меланіну. Цистанхе містить цистанозид, який є антиоксидантом і може зменшити утворення вільних радикалів в організмі, таким чином пригнічуючи вироблення меланіну.

Натисніть на Cistanche для продажу

Для отримання додаткової інформації:

david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501

1. Введення

Cistanche deserticola - це їстівна і лікарська рослина, яку часто називають «пустельним женьшенем». 1 C. deserticola була вперше зареєстрована в китайській Materia Medica Шен Нонга близько 1800 років тому і широко використовувалася як традиційно значний тонізуючий засіб у Китаї та Японії протягом багатьох років. Сполуки, які були виділені з C. deserticola, це фенілетаноїдні глікозиди (PhGs), іридоїди, лігнани, жирні кислоти, альдити, вуглеводи та полісахариди, серед яких PhGs є основним діючим інгредієнтом. Сучасна фармакологія показує, що екстракти C. deserticola. deserticola (такі як фенілетаноїдні глікозиди, полісахариди тощо) мають широкий спектр лікарських функцій, особливо щодо покращення статевої функції, посилення пам’яті, імунної регуляції, захисту печінки, проносної дії, антиоксидантної активності тощо.3–5 На додаток до його Маючи медичне значення, C. deserticola має екологічну цінність для боротьби з пустелями завдяки своїй здатності рости в посушливих середовищах, а також в умовах соляно-лужного стресу.6 Однак дикі джерела C. deserticola останнім часом вважаються такими, що знаходяться під загрозою зникнення. років через швидко зростаючий ринковий попит і надмірну експлуатацію. Його внесено до списку рослин класу II, які потребують захисту в Китаї. Отже, терміново необхідно ефективно розробити ресурси C. deserticola та визначити найкраще середовище для зростання C. deserticola.

Традиційні лікарські частини лікарських рослин широко використовуються, тоді як нелікарські частини часто відкидаються. Велика кількість досліджень показала, що деякі нелікарські частини, такі як шавлія мілкорізна, багатолистий паризький і крокус посівний, мають подібний хімічний склад і фармакологічні ефекти до лікарських частин. Дослідження нелікарських частин сприяє розширенню медичних ресурсів, особливо для захисту зникаючих лікарських рослин.7,8 Qiao et al. використовували технологію ГХ-МС для ідентифікації 40 летких компонентів у суцвіттях C. deserticola.9 Peng et al. використовували транскриптоміку та метаболоміку для комплексного аналізу знеболювальних ефектів різних частин цитронелли.10 Yang et al. виділив типи флавоноїдів з надземних частин Salvia miltiorrhiza та вивчив їх антиоксидантну активність.8 Лікарська частина C. deserticola є соковитим стеблом, через що щороку відкидається велика кількість суцвіть, що призводить до величезної втрати ресурсів. .

Метаболіти, як кінцеві продукти різних біохімічних процесів, що каталізуються ферментами, забезпечують корисну молекулярну інформацію для біохімії організмів у певний час.11 Метаболізм тісно пов’язаний з якістю рослин. Первинні метаболіти впливають на ріст і розвиток рослин, а вторинні метаболіти можуть допомогти рослинам протистояти стресу навколишнього середовища.12 Тому технологія метаболоміки широко використовується в оцінці якості рослин.13–15 Раніше ми інтегрували транскриптом і метаболом для оцінки якості соковитих стебел рослини. три екотипи C. deserticola та дослідити молекулярний механізм зміни якості.16 Ми виявили, що 20 -ацетилактеозид можна використовувати як хімічний маркер для розрізнення трьох екотипів. Wenjing Liu та ін. на основі 1 Н ЯМР ненацілювання на цільову метаболомічну стратегію на основі РХ-МС, провели поглиблене порівняння хімічних груп чотирьох сукулентних видів Cistanche та ідентифікували ехінакозид, ацетонід, бетаїн, маніт, 6-дезоксикаталпол, сахарозу, і 8- епіорганічну кислоту можна використовувати як хімічні маркери для розрізнення чотирьох видів Cistanche.17 Pingping Zou et al. застосували метаболоміку на основі 1 H ЯМР для ідентифікації верхньої та нижньої частин стебла C. deserticola та виявили, що серійні первинні метаболіти, особливо вуглеводи та метаболіти циклу трикарбонових кислот, є основними молекулами, що керують розрізненням.18 HaiLi Qiao et al. Продемонстровано, що вищий вміст складних ефірів і ароматичних речовин було виявлено в квітах, які були значно підвищені порівняно з леткими сполуками з бутонів за допомогою ГХ-МС аналізу летких компонентів суцвіття C. deserticola. 9 На даний момент дослідження щодо зміни якості між сукулентним стеблом і суцвіттям C. deserticola з точки зору метаболізму все ще відсутні.

Існуючі дослідження використовували мережеве моделювання молекулярного докінгу для вивчення цілей і механізмів китайської медицини в лікуванні захворювань.19–21 Jianling Liu et al. досліджували ефективні лікарські комбінації на основі системної фармакології серед сполук Cistanche tubulosa. Вони попередньо перевірили 61 сполуку та 43 мішені, пов’язані з нейрозапаленням, серед яких вербаскозид і тубулозид B можуть відігравати ключову роль у нейропротекції.22 YingQi Li et al. інтегрована мережева фармакологія та модель рибок даніо для дослідження подвійних ефектів компонентів Cistanche tubulosa для лікування як остеопорозу, так і хвороби Альцгеймера.23 Хімічні компоненти C. deserticola є складними та мають широкий спектр фармакологічних ефектів. Однак терапевтичні механізми ще не ясні. Велике значення має з’ясування мішеней захворювання та механізмів подальшого розвитку C. deserticola.

У цьому дослідженні ми використовували метаболоміку, щоб дослідити метаболічні відмінності суцвіть і соковитих стебел трьох екотипів (солончаково-лужна земля, пасовища та піщані землі) C. deserticola та порівнювали екотипи луків і піщаних земель із солончаковими. екотип лужної землі для вивчення метаболічних варіацій у C. deserticola, на які впливає сольовий лужний стрес. Зокрема, ми ідентифікували та проаналізували метаболіти шести груп, які беруть участь у біосинтезі ФГ. Ми застосували молекулярний докінг, щоб відсіювати потенційні сполуки та мішені, і намалювали діаграми моделювання мережі, а також аналізи збагачення GO та KEGG. Наші висновки дозволяють по-новому зрозуміти метаболічні відмінності між суцвіттями та соковитими стеблами трьох екотипів C. deserticola.

2. Матеріали та методи

2.1 Рослинні матеріали та збір проб

Ми зібрали суцвіття (суфікс серійного номера зразка — «1») і сукуленти (суфікс серійного номера зразка — «2») для C. deserticola на етапі розкопок (з квітня по травень 2017 року) з трьох різних екотипів: Озеро Ебінур Сіньцзян (A1 і A2: солоно-лужні землі), село Тула в Сіньцзяні (B1 і B2: пасовища) і лівий прапор Алкса Внутрішньої Монголії (C1 і C2: піщана земля) на північному заході Китаю (табл. 1 і рис. 1a) . Ваучерні зразки були збережені в гербарії Інституту розвитку лікарських рослин при Китайській академії медичних наук у Пекіні, Китай. Зразки збирали в полі та швидко зберігали в рідкому азоті. Після повітряного очищення PBS соковиті тканини стебла нарізали на дрібні шматочки та негайно зберігали при 80 градусах Цельсія в морозилці до подальшої обробки. Для метаболомного аналізу було взято 18 зразків (три біологічні повтори на середовище існування, дві частини тканини на зразок) із товстих частин суцвіття та м’ясистих стебел.

2.2 Екстракція та розділення метаболітів

Ліофілізований зразок подрібнювали за допомогою міксера (MM 400, Retsch) з цирконієвою кулькою протягом 1,5 хвилин при 30 Гц. 100 мг порошку зважували та екстрагували протягом ночі при 4 градусах 1,0 мл 70% водного метанолу. Після центрифугування при 10 000 g протягом 10 хв екстракти абсорбувалися перед аналізом РХ-МС.

Для аналізу ліофілізованого екстракту зразка використовували систему LC-ESI-MS/MS (UPLC, система Shim-pack UFLC SHIMADZU CBM30A). Аналітичні умови були такими: колонка UPLC, Waters ACQUITY UPLC HSS T3 C18 (1,8 мм, 2,1 мм×100 мм); розчинник, вода (0.04% оцтової кислоти): ацетонітрил (0.04% оцтової кислоти); градієнтна програма, 100 : 0 об/об за 0 хв, 5: 95 об/об за 11,0 хв, 5: 95 об/об за 12,0 хв, 95: 5 об/об за 12,1 хв та 95 : 5 об/об за 15,0 хв; швидкість потоку, 0,40 мл хв 1; температура 40 градусів; і об'єм ін'єкції 2 мл. Вихідну рідину альтернативно підключали до ESI-потрійної квадрупольної лінійної іонної пастки (Q TRAP)-MS. У цьому експерименті зразок контролю якості готували рівномірним змішуванням; під час аналізу зразки контролю якості запускали кожні 10 ін’єкцій, щоб контролювати стабільність умов аналізу.24–26

Сканування з лінійною іонною пасткою (LIT) і потрійним квадрупольним (QQQ) було отримано на мас-спектрометрі з потрійною квадрупольною лінійною іонною пасткою (Q TRAP), система API 6500 Q TRAP LC/MS/MS, оснащена Інтерфейс ESI Turbo ion-spray, що працює в режимі позитивних іонів і контролюється програмним забезпеченням Analyst 1.6 (AB Sciex). Параметри роботи джерела ІЕС наступні: джерело іонів, турборозпилення; температура джерела 500 градусів; напруга іонного розпилення (IS) 5500 В; газ джерела іонів I (GSI), газ II (GSII), газ-завіса (CUR) були встановлені на 55, 60 і 25,0 psi відповідно; газ зіткнення (CAD) був високим (12 psi). Налаштування приладу та калібрування маси проводили з 10 та 100 ммоль L 1 розчинів поліпропіленгліколю в режимах QQQ та LIT відповідно. Сканування QQQ було отримано як експерименти MRM із газом зіткнення (азотом), встановленим на 5 psi. Потенціал декластеризації (DP) і енергія зіткнення (CE) для окремих переходів MRM були виконані з подальшою оптимізацією. Для кожного періоду відстежували певний набір переходів MRM на основі метаболітів, елюйованих протягом цього періоду.

2.3 Ідентифікація та кількісна оцінка метаболітів

Якісний аналіз первинних і вторинних даних МС проводився шляхом порівняння значень іонів-попередників (Q1), іонів-фрагментів (Q3) (вікна ізоляції (±15 Да), час перебування (мс) або час циклу (1 секунда)), час утримування (RT) і зразки фрагментації з тими, що були отримані шляхом введення стандартів з використанням тих самих умов, якщо стандарти були доступні або проводилися з використанням самокомпільованої бази даних MWDB (NetWare Biological Science and Technology Co., Ltd Ухань, Китай) і загальнодоступної бази даних метаболітів, якщо стандарти були недоступні. Повторювані сигнали K plus, Na plus, NH4 plus та інших речовин з великою молекулярною масою були усунені під час ідентифікації. Кількісний аналіз метаболітів ґрунтувався на режимі MRM. Характеристичні іони кожного метаболіту перевіряли через мас-спектрометр QQQ, щоб отримати інтенсивність сигналу. Інтеграцію та корекцію хроматографічних піків проводили за допомогою Multi Quant версії 3.0.2 (AB SCIEX, Конкорд, Онтаріо, Канада). Відповідні відносні вмісти метаболітів були представлені як інтеграли площі хроматографічного піку.

Значення VIP (змінна, важлива в проекції) зразків C. deserticola (три біологічні репліки) були розраховані за допомогою програмного забезпечення SIMCA-P (версія 14.1, Sartorius Stedim Biotech, Ume˚a, Швеція) на основі аналізу головних компонентів і ортогонального часткового мінімуму дискримінантний аналіз квадратів. Ми встановлюємо кратну зміну $2 або #0.5 і VIP-значення $1 як порогове значення для скринінгу істотно різних метаболітів. Дані про метаболіти були нормалізовані, кластерний аналіз теплової карти був виконаний для всіх зразків, а сценарій програми R використовувався для створення кластерної теплової карти.

2.4 Молекулярний докінг

2.4.1 Колекція хімічних сполук.Завдяки попереднім експериментальним результатам нашої дослідницької групи та результатам пошуку літератури було зібрано загалом 127 ізольованих сполук із сукулентних стебел C. deserticola та завантажено з веб-сайту Chemical Book або використано ChemDraw для малювання 2D молекулярної структури. Крім того, ми виявили 4 уникнення (хризоберил, цинарозид, гесперетин і гомоериодиктіол), виявлені лише в суцвітті за допомогою метаболомних результатів. 2D структуру було перетворено в тривимірну структуру за допомогою програмного забезпечення ChemDraw 3D і виконано попередню оптимізацію. Потім попередня оптимізована тривимірна структура була перевірена програмним забезпеченням Avogadro, а подальша оптимізація енергії була використана для створення остаточного формату файлу складеного матеріалу, необхідного для подальшого молекулярного докінгу.

2.4.2 Збір цільового збору.Ми шукали білки-мішені хвороби в літературі та базі даних STITCH. Ми отримали відповідні генні мішені, використовуючи базу даних Uniport, і отримали ідентифікатор PDB гаплотипу білка та структуру малих молекул за допомогою RCSB. Визначаючи позитивний препарат, ми використовували літературу та веб-сайт Yaodu, щоб попередньо визначити 45 пов’язаних цілей захворювання, про які повідомлялося, включаючи 10 захворювань, пов’язаних із соковитими стеблами C. deserticola в літературі. До цих десяти захворювань належали атеросклероз, остеопороз, старече недоумство, хвороба Альцгеймера, Паркінсона, хронічний запор, шлуночкова тахікардія torsades de pointes, захворювання судин, ураження міокарда та рак прямої кишки. Крім того, ми зібрали 467 мішеней, пов’язаних із запаленням, і отримали 2 важливі мішені (6KBA та 7AWC) за допомогою скринінгу, які були використані для молекулярного док-аналізу флавіноїдів, специфічних для суцвіть.

2.4.3 Моделювання молекулярного докінгу.Щоб оцінити спорідненість зв’язування сполук у C. deserticola з потенційними мішенями, ми провели моделювання молекулярного докінгу за допомогою програмного забезпечення QuickVina 2.0, утиліти з відкритим кодом, розробленої дослідницькою групою Alhossary. Щоб перевірити спорідненість зв’язування між мішенями та сполуками, ми розрахували оцінку стикування за допомогою QuickVina 2.0. Оцінки докінгу, які перевищували показники позитивних препаратів (дані для кожного позитивного препарату можна отримати з відповідних мішеней у RCSB або літературі), вказували на сильну спорідненість зв’язування між мішенями-кандидатами та відповідними сполуками.27–30 Ми використав PyMOL (версія 2.0 Schr¨odinger, LLC) для побудови результатів стикування сполуки та мішені.

2.4.4 Побудова мережі «компонент-ціль-шлях» і аналіз функції GO/KEGGПобудова мережі «компонент-мішень-шлях» проводилася за допомогою програмного забезпечення для візуалізації мережі Cytoscape. У мережевих взаємодіях вузли представляють компоненти, цілі та шляхи, тоді як ребра представляють взаємодію один одного. Ми використовували оціночне значення молекулярного докінгу сполуки та цільового гена як індикатор кольору з’єднання. Чим зеленіший колір, тим вище значення балів. Мережа білок-білкової взаємодії (PPI), пов’язана з генами-мішенями, була створена та проаналізована за допомогою STRING.31

Для подальшого з’ясування біологічних функцій у створеній мережі ми використали функціональний модуль анотації бази даних DAVID29 для виконання аналізу генної онтології (GO) та KEGG на цільових генах.

3. Результати

3.1 Метаболічні профілі C. deserticola

Щоб отримати огляд метаболічних змін трьох екотипів C. deserticola суцвіть і соковитих стебел, було проведено широкоспрямований метаболомний аналіз за допомогою LC-ESI-MS/MS. Як показано на рис. 1b, суцвіття та соковиті стебла C. deserticola з різних екотипів показали різні поділи, і поділ різних тканин був більшим, ніж у різних екотипів. І три повторних зразки мають подібні оцінки ПК, що вказує на те, що метаболіти C. deserticola показали невелике поділ між повторними зразками. Крім того, зразки контролю якості (змішування) згруповані разом у центрі шкали балів PCA. Пелюсткова діаграма (рис. 1c) і діаграма розладу (рис. 1d) показали, що в шести групах був 391 загальний метаболіт, і кількість метаболітів, виявлених у суцвітті, була загалом вищою, ніж у сукулентному стеблі. Кількість метаболітів, виявлених у соляно-лужному суцвітті (A1), була найбільшою, із загальною кількістю 515, з яких 18 метаболітів були виявлені лише в A1. Кількість метаболітів, виявлених у соковитих стеблах пасовища (B2), була найменшою, загалом 458, без унікальних метаболітів.

Було визначено відносний вміст 578 метаболітів, включаючи 35 категорій метаболітів (файл ESI S1). Найбільш поширеними метаболітами суцвіть і соковитих стебел в обох трьох екотипах були ліпіди, гліцероліпіди, амінокислоти, нуклеотиди та їх похідні, фенілетаноїдні глікозиди (PhG) і флавоноїди (рис. S3a, 3b і c). Після нормалізації пропорційний вміст кожного метаболіту визначали за середньою площею піку відповіді під час UPLC-MS/MS, як показано на рис. 1e з тепловою картою, і далі проводили за допомогою ієрархічного кластерного аналізу. Більша кількість вторинних метаболітів показала високі рівні відносної концентрації в A1 і C2, ніж в інших групах. Серед вторинних метаболітів у всіх трьох екотипах відносний вміст фенілетаноїдних глікозидів (ФГ) у соковитих стеблах був вищим, ніж у суцвіттях, тоді як відносний вміст флавоноїдів у суцвіттях був вищим, ніж у соковитих стеблах.

У цьому метаболомному аналізі було виявлено 12 основних активних компонентів C. deserticola, включаючи 2'-ацетилактеозид, актеозид, цистанозид А, коніферин, ехінакозид, формононетин-7-O-глюкозид, інозин, ізоактеозид, ононін, пінорезинол, шприци і уридин. Для основних активних компонентів C. deserticola, виявлених метаболомом, була складена ієрархічна теплова карта кластеризації (рис. 1f), яка показує, що відносний вміст основних активних компонентів у сукулентному стеблі був вищим, ніж у суцвітті. Порівняно з різними тканинами, активними інгредієнтами з відносно високим вмістом у суцвіттях були 2'-ацетилактеозид і коніферин, тоді як активними інгредієнтами з відносно високим вмістом у соковитих стеблах були актеозид, цистанозид А, ехінакозид та ізоактеозид. Порівняно з різними екотипами відносно високий вміст активних інгредієнтів у солоно-лужній землі був 2'-ацетилактеозид, актеозид, коніферин, ехінакозид та ізоактеозид. Відносно високий вміст у пасовищах був ехінакозид, а відносно високий вміст у піщаній землі був цистанозид А.

3.2 Метаболічна різниця між суцвіттям і соковитим стеблом C. deserticola

Щоб зрозуміти різницю в метаболізмі між суцвіттям і соковитим стеблом C. deserticola в трьох екотипах, ми перевірили різні метаболіти. Висока передбачуваність (Q2) моделей OPLS-DA спостерігалася для створення парного порівняння між суцвіттям і сукулентним стеблом на солончаково-лужній землі (Q2 = 0.996), пасовищах (Q2 = 0.997) , і піщана земля (Q2 = 0.997) (рис. S1a). Значення Q2 і R2 були вищими в тесті перестановки, ніж у моделі OPLS-DA (рис. S1b). Щоб ідентифікувати потенційні змінні, ми встановлюємо кратність зміни більше або дорівнює 2 або менше або дорівнює 0.5 і значення VIP більше або дорівнює 1 як порогове значення для скринінгу суттєво різних метаболітів у кожній парі порівнянь. 10 найпопулярніших різних метаболітів трьох екотипів суцвіть і соковитих стебел були показані в таблиці S1. Порівняно з сукулентними стеблами відносно високий вміст диференціальних метаболітів у суцвіттях мали флавоноїди, такі як флавонол, флавон та флавонові С-глікозиди.

У солоно-лужній землі, порівняно з суцвіттями, сукулентні стебла мали 43 диференціальних метаболіти з підвищеною регуляцією та 71 диференціальний метаболіт зі зниженою регуляцією (рис. 2а). Теплова карта (рис. 2б) показала, що відносний вміст суцвіть був вищим, ніж у сукулентних стеблах. Порівнюючи сукулентні стебла з суцвіттями, основними активованими метаболітами були ціанідин 3-О-рутинозид (кераціанін), ікаріїн (кемпферол 3,7-О-диглюкозид 8-пренілове похідне), гомованілова кислота , метиловий ефір хлорогенової кислоти та О-гексозид розинідину. Основні диференціальні метаболіти зі зниженою регуляцією включали N′, N′′-di-p-кумароїлспермідин, 8-C-гексозиллютеолін О-гексозид, кавову кислоту, ізорамнетин О-гексозид та ізорамнетин 5- О-гексозид (рис. 2в). Аналіз збагачення метаболічного шляху KEGG (рис. 2d) класифікував диференціальні метаболіти, ідентифіковані з суцвіть і сукулентного стебла, на біосинтез флавоноїдів, біосинтез флавонів і флавонолів, біосинтез ізофлавоноїдів, біосинтез фенілпропаноїдів і метаболізм ефірних ліпідів.

На пасовищах, порівняно з суцвіттями, сукулентні стебла мали 35 диференціальних метаболітів з підвищеною регуляцією та 54 диференціальних метаболіти зі зниженою регуляцією (рис. 2а). Теплова карта (рис. 2б) показала, що відносний вміст суцвіть був вищим, ніж у сукулентних стеблах. Порівнюючи соковиті стебла з суцвіттями, основними активованими метаболітами були l-(плюс)-аргінін, адипінова кислота, N-метилнікотинамід, 4-гідроксибензойна кислота та дигідромірицетин. Основні диференціальні метаболіти зі зниженою регуляцією включали розинідин O-гексозид, кавову кислоту, ізорамнетин O-гексозид, селінг 5-O-гексозид і ізорамнетин 5-O-гексозид (рис. 2c). Аналіз збагачення метаболічного шляху KEGG (рис. 2d) класифікував диференціальні метаболіти, ідентифіковані в суцвіттях і соковитих стеблах, на біосинтез флавоноїдів, біосинтез флавонів і флавонолів, біосинтез дитерпеноїдів, біосинтез ізофлавоноїдів і циркадне захоплення.

У піщаній землі, порівняно з суцвіттями, сукулентні стебла мали 40 диференціальних метаболітів з підвищеною регуляцією та 87 диференціальних метаболітів зі зниженою регуляцією (рис. 2а). Теплова карта (рис. 2б) показала, що відносний вміст суцвіть був вищим, ніж у сукулентних стеблах. Порівнюючи соковиті стебла з суцвіттями, основними активованими метаболітами були О-ферулоїл 4-гідроксикумарин, спринцювання, розинідин О-гексозид, 3-(4-гідроксифеніл)пропіонова кислота та гомованілова кислота. Основні диференціальні метаболіти зі зниженою регуляцією включали хризоеріол О-рамнозил-О-глюкуронову кислоту, С-гексозил-апігенін О-кофеоїлгексозид, селінг О-малонілгексозид, ізорамнетин О-гексозид і 8-С-гексозил-лютеолін О- гексозид (рис. 2в). Аналіз збагачення метаболічного шляху KEGG (рис. 2d) класифікував диференціальні метаболіти, ідентифіковані з суцвіть і сукулентного стебла, на біосинтез флавонів і флавонолів, біосинтез флавоноїдів, біосинтез ізофлавоноїдів, біосинтез дитерпеноїдів і деградацію ароматичних сполук.

3.3 Метаболічні відмінності, пов’язані з соляно-лужним стресом у трьох екотипів C. deserticola

Щоб зрозуміти унікальні метаболічні характеристики трьох екотипів солончаково-лужної землі C. deserticola, ми перевірили різні метаболіти на солончаково-лужній землі проти пасовищ і піщаних земель проти солончаково-лужної землі. Висока передбачуваність (Q2) моделей OPLS-DA спостерігалася для створення парного порівняння між солончаково-лужною землею та пасовищами суцвіття (Q2 = 0.997) і сукулентного стебла (Q2 = 0.991) . Водночас висока передбачуваність (Q2) моделей OPLS-DA між піщаною та солоно-лужною землею суцвіття (Q2 = 0.988) і соковитим стеблом (Q2 = 0.995). Значення Q2 і R2 були вищими в тесті перестановки, ніж у моделі OPLS-DA (рис. S2†). Щоб ідентифікувати потенційні змінні, ми встановлюємо кратність зміни більше або дорівнює 2 або менше або дорівнює 0.5 і значення VIP більше або дорівнює 1 як порогове значення для скринінгу істотно різних метаболітів у кожній парі порівнянь. Таблиця 2 показала різні метаболіти суцвіть і соковитих стебел, пов’язані з соляно-лужним стресом (солончато-лужна земля проти пасовищ і піщаних земель проти солоно-лужної землі), відсортовані за категоріями метаболітів, і продемонструвала, що більшість метаболітів класу були флавоноїди. . Серед них відносний вміст антоціанів, флавоноїдів, флавонолу, флаванону, катехіну та їх похідних, ізофлавону найвищий у солончаково-лужній землі. Крім того, теплова карта (рис. 3d) показала, що групи з вищим відносним вмістом диференціальних метаболітів флавоноїдів були A1 і C1. Відносний вміст антоціанів був найвищим у групі А2, а відносний вміст флавоноїдів і флавонолів – у групі А1.

Карти вулканів (рис. 3a) показали, що кількість регульованих диференціальних метаболізмів у солончаково-лужних ґрунтах вища, ніж у луках і піщаних ґрунтах, чи то в суцвіттях, чи в сукулентних стеблах. 20 найкращих диференціальних метаболітів кожного порівняння були показані на рис. 3b. У солончаково-лужних землях проти пасовищ, шляхи KEGG диференціальних метаболітів суцвіть були в основному збагачені біосинтезом флавоноїдів, флавонолів та біосинтезом флавонолів, біосинтезом дитерпеноїдів, біосинтезом ізофлавоноїдів та біосинтезом фенілпропаноїдів. Крім того, шляхи KEGG різних метаболітів сукулентного стебла були в основному збагачені в дофамінергічному синапсі, пуриновому метаболізмі, біосинтезі флавоноїдів, піримідиновому метаболізмі та циркадному захопленні. У солончаково-лужних землях порівняно з пасовищами шляхи KEGG диференціальних метаболітів суцвіть були в основному збагачені біосинтезом ізофлавоноїдів, біосинтезом вторинних метаболітів, біосинтезом флавонів і флавонолів, протипухлинними агентами з природних продуктів і астмою. Крім того, шляхи KEGG різних метаболітів сукулентного стебла були в основному збагачені біосинтезом аміноацил-тРНК, перетравленням і всмоктуванням білка, центральним метаболізмом вуглецю при раку, біосинтезом амінокислот і біосинтезом фенілпропаноїдів (рис. 3c).

Для отримання додаткової інформації: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501